우리나라 하천관리의 패러다임은 1990년대 이후 기존의 치수 및 이수능력을 고려함과 동시에 하천환경의 보전 및 복원을 새로운 목표로 설정한 자연친화적 방식으로 변화되었다. 하천법령 및 제도적 측면에서도 수자원 장기종합계획 및 유역 종합 치수계획은 하천의 환경보전 및 다목적 이용계획을 포함하도록 규정하고 있으며, 국내 하천법에 따르면 하천기본계획 수립 또한 자연친화적 하천조성 및 이와 관련된 보전지구 지정 등을 포함하도록 규정하고 있다. 하천설계기준, 자연 친화적 하천관리에 관한 통합지침, 또는 수자원 장기종합계획에서 적용하고 있는 하천환경조사 및 평가지표는 서로 다를 뿐만 아니라 과학적인 근거가 명확하지 않는 등 국가차원의 표준화가 이루어지지 못한 상태라 할 수 있다. 1990년대 이후 미국, 독일, 영국, 호주 등 선진국들은 하천환경 복원사업의 추진과정에서 복원사업의 타당성 제고 및 성공적인 사업수행을 위하여 그들 국가의 하천특성에 적합한 하천환경 평가 체계를 구축한 바 있으며, 이들 평가체계는 새로운 과학적 지식과 기술의 축적에 힘입어 지속적으로 발전되고 있다. Fujita의 유형화(Segment 분류)법에 의하면, 하천구간(Segment)은 하상경사, 하상재료, 식생, 생태 등이 통계적으로 동질인 하천 구간으로서, 하도 특성과 하천생태계 공간을 구분하는 단위이다. 자연하천에서 동일한 경사를 갖는 하천구간은 하상재료, 소류력, 저수로 폭, 수심 등이 대체로 동일한 값을 나타내고 있으며, 하도 특성을 지배하는 주요 인자로 각 하천의 평균 연최대유량, 하상재료의 대표입경, 하상경사 등을 설정하고 있다. 본 연구에서는 하천구간을 유형화하는 기준을 하상경사로 적용하여 평가단위를 분류하였으며, 평가체계는 미국의 USEPA를 한국형 하천환경에 맞도록 수정보완 하였다. 특히 미국의 USEPA의 지표 중 하안영역의 식생피복, 하반림 등은 생물분야 식생영역과 상충되어 제외하고 우리나라 특성에 적합한 하천횡단형상, 하천횡단 구조물 등의 평가기준을 재정립하여 내성천에 평가적용 분석하였다. 하천환경의 수리 및 하도 특성 평가기준 개발에 따라 평가체계의 개념적 틀을 토대로 통합적이고 표준화된 한국형 하천평가기준 개발을 위한 방법론을 정립하고, 나아가 하천환경의 지속가능성을 전제로 한 하천복원사업의 장 단기적 성공 여부를 평가할 수 있는 실무지침의 과학적 근거를 제시하고자 한다.
만곡부, 합류부 등의 복잡한 지형을 갖는 자연하천에서의 오염물의 혼합 거동에 대한 이해는 수자원의 관리에 있어서 매우 중요하다. 특히 하폐수처리장과 같은 처리시설의 방류수와 같이 연속적으로 유입되는 오염물의 경우 하천 생태계에 지속적인 영향을 끼치며, 이러한 방류수는 대부분 지류를 통해 본류로 유입되게 된다. 이러한 오염물질이 지류로부터 본류로 합류되는 초기구간(near-field)의 경우, 횡방향 및 연직방향의 혼합 거동에 대한 상세한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 금호강과 진천천이 좌안으로부터 합류되는 낙동강 중류 구간에서의 초기 혼합 구간의 연구를 위하여 전기전도도(electrical conductivity: EC)를 이용한 농도 추적 실험을 수행하였다. 수온, 전기전도도, 이온화 물질 등과 같은 자연 추적자(natural tracers)를 이용하는 농도 추적 실험은 인공추적자 물질을 이용한 실험을 대체할 수 있는 방안으로서, 기존 추적자 실험과 비교하여 경제적, 환경적인 효과와 하폭이 넓은 중규모 이상의 하천에서도 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 실험 구간에서 합류되는 2개의 지류 모두 인근 하폐수처리장으로부터 방류수가 연속적으로 유입된다. 본류에서 정해진 측선을 따라 센서가 설치된 보트를 이용하여 실시간으로 농도, 수리량 데이터를 GPS 위치 데이터와 함께 취득하였다. 실험 수행 결과, 지류인 금호강과 진천천의 EC 농도가 합류 전 낙동강 본류의 EC 기저농도보다 더 높은 값을 나타내었다. 이후 지류가 합류된 직후의 측선에서 측정한 EC 농도분포를 분석한 결과, 연직방향의 편차가 크게 나타나는 것으로 나타났으며 특히 유량이 낮을수록 연직 방향 편차가 커지는 경향을 보였다. 전반적으로 수심이 깊은 구간의 저층부로 갈수록 전기전도도의 값이 증가하는 경향을 나타났으며 흐름방향으로 진행됨에 따라 연직 편차가 줄어드는 경향을 보였다. 횡방향 혼합의 경우 지류의 유입으로 인하여 본류 좌안 쪽에서 전기전도도의 값의 상승을 확인할 수 있었으며 하류로 이동할수록 불균등했던 전기전도도의 분포가 횡방향 혼합을 통하여 균등한 분포로 전환되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 달천구간 (괴산댐~송동보)에서 어류 군집 (Fish Community)을 고려한 생태학적 최적유량 (Ecological Optimum Discharge)을 산정하였다. 이를 위해 유량증진방법론(IFIM: Instream Flow Incremental Methodology)을 기반으로 한 2차원 모형인 River-2D를 적용하여 수리해석 및 대상어종 (Target Fishes)에 대한 가중가용면적 (WUA: Weighted Usable Area)을 산정하였다. 모형 검증을 위해 김원 등 (2007)에 의해 수행된 과업구간 내 수위 및 유량 모니터링 자료를 활용하였으며, 하류경계조건은 김지성 등 (2007)에 의한 수위-유량 관계곡선식을 활용하였다. 또한 평저류량 조건에서의 조도높이 (Roughness Height) 산정을 위해 유량 및 하상재료의 영향을 고려할 수 있는 멱함수 및 반대수함수 형태의 조도계수 공식을 적용하였다. 모형검증 결과 River-2D에 의해 계산된 수위값이 모니터링값과 비교적 잘 일치함을 알 수 있었다. 대상유역에 대한 어류 모니터링 (에코리버21사업단, 2007~2010) 결과를 바탕으로, 과업지역내 우점종 (피라미), 아우점종 (쉬리 등 3개 어종), 멸종위기어종 (묵납자루)을 대상어종으로 선정하였으며, 대상어종에 대한 서식도적합도지수 (HSI, Habitat Suitability Index) 산정을 위해 IFASG (Instream Flow and Aquatic Systems Group) 방법 및 WDWF (Washington Department of Fish and Wildlife) 방법을 적용하였다. 수심, 유속, 하상재료 및 하상형상에 대한 서식도적합도지수가 5가지 대상어종에 대해 각각 산정되었으며, 복합적합도지수 (CSI : Combined Suitability Index)를 고려한 과업대상 위치별 어류의 발생확률이 모의되었다. 어류 군집에 대한 가중가용면적 (WUA)이 최대로 되는 생태학적 최적유량 산정 결과, Type I~III의 경우 모두 $10m^3/s$ 이하의 유량조건에 대해서 WUA가 최대값을 갖는 것을 확인할 수 있었으며, 납자루속의 어류 (Type III)의 WUA가 000 및 000속 (Type II)의 어류에 비해서 작은 유량에서 더 큰 값을 갖으며, $10m^3/$s 초과 유량에 대해서는 반대의 경향이 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
쇄파는 연안류, 표사이동, 충격파압, 에너지소산 등과 같은 연안에서 발생하는 다양한 물리현상과 직접적인 관계가 있으므로 항만 구조물의 설계시 반드시 고려되어야 하는 중요한 설계인자 중 하나이다. 쇄파에 대한 연구들은 쇄파가 가진 고유의 복잡성으로 인해 주로 수리모형실험을 통해 쇄파파고와 쇄파수심 등과 같은 쇄파지표를 예측하기 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 연구에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 머신러닝 기법을 적용하여 천수변형에 의해 발생하는 쇄파의 한계파고를 산정하기 위한 새로운 Munk형식의 경험식을 제안하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 형태의 다항식에도 불구하고 기존의 경험공식과 유사한 예측성능을 보였다.
잠기지 않은 수제 하류의 3차원 흐름구조에 Froude 수 변화가 미치는 영향을 알아보기 위한 수리모형 실험을 수행하였다. 3가지 Froude 수 조건에 대하여 초음파 유속계와 수위계를 이용하여 3차원 유속과 수심을 측정하였다. Froude 수는 시간평균유속 및 난류 특성의 전반적인 분포에는 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 Froude 수가 증가할수록 수제 위치의 흐름단면이 감소하고 제트 흐름 강도의 증가가 관찰되었다. 이 제트 흐름은 단면 내 최대 난류에너지 발생의 위치를 안쪽 제방으로 이동시키는 것으로 나타났다.
소옥천 유역 내 본류 8개 지점의 수질 모니터링 자료를 이용하여 한국형 부영양화지수($TSI_{ko}$)를 산정하고 COD, T-P, Chl-a에 의해 계산된 인자별 $TSI_{ko}$를 이용하여 하천에 대한 환경특성을 분류하고 평가하였다. 소옥천 유역의 경우 수심이 얕고 강우시 비점오염 유입, 하수처리장 방류수 유입, 체류시간 증가 등으로 조류가 성장하기 좋은 조건을 갖추고 있어 연중 중영양 이상의 영양 상태를 보이고 있다. 특히 대청호 유입 지점인 추소 지점의 경우 수리학적 특성으로 인해 수질이 악화되어 부영양 상태를 나타내고 있었다. 따라서 소옥천에 대한 정밀 모니터링을 통해 원인분석과 이에 따른 수질개선대책 수립이 우선적으로 필요할 것으로 판단된다.
기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.
본 연구는 포말대 흐름의 난류특성에 대한 이해를 목표로 한다. 포말대 흐름을 재현하기 위해 이중 댐-붕괴 파랑생성법이 제시되었다. 기존 단일 댐-붕괴 실험과 비교하여 이중 댐-붕괴 실험은 두 개의 수문의 개방 시간을 조절하여 처오름과 처내림의 다양한 상호작용을 구현할 수 있다. 수치모형으로는 OpenFOAM의 overInterDyMFoam이 활용되었다. overInterDyMFoam은 밀도가 다른 두 유체(i.e., 공기, 물)의 경계면 추적기법과 동격자 및 중첩 격자 기법을 결합한 모형이다. 질량보존 및 운동량 방정식으로는 𝜅-𝜖 난류모형이 결합된 이차원 Reynolds-Averaged Navier-Stokes 모형이 채택되었다. 수치모형실험 결과는 수리모형실험의 수심 및 흐름 방향 유속 시계열과 비교하여 정확도가 검증되었다. 난류 운동 에너지 분포특성을 확인하여 각 흐름 단계(i.e., 처오름, 처내림, 흐름의 상호작용)의 난류 진화 특성을 고찰하였다.
부잔교는 연안에 설치되는 대표적인 부유식 구조물로 선박의 접안 및 계류시설로 주로 활용되고 있으나, 파랑제어 및 파력발전 구조체와 같은 다양한 목적으로 활용하려는 시도가 계속되고 있다. 본 연구에서는 상하동요와 제한된 횡동요만을 허용하는 말뚝계류 부잔교를 대상으로 부유체의 유공구조 및 몰수판 부착에 따른 반사특성 및 동요특성을 실험적으로 검토하였다. 수리실험결과, 말뚝계류된 부잔교의 반사특성과 동요특성은 뷰유체의 유공구조 유무에 비해 몰수판의 설치 유무와 설치수심에 크게 의존함을 확인하였다. 특히, 몰수판의 설치는 단주기 파랑에서 반사계수를 증가시키고, 부유체의 상하동요 및 횡동요를 감소시키는 효과가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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